کتاب صوتی fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری حافظه بلندمدت (LSTMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره fine-tuning مدل‌های زبانی: سفارشی‌سازی برای لحن مدل‌های زبانی با معماری حافظه بلندمدت (LSTMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبه‌های خاص (مانند لحن، سبک)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های زبانی و معماری‌های حافظه بلندمدت
• 2. مقدمه‌ای بر معماری LSTM و سلول‌های حافظه
• 3. نحوه عملکرد گیت‌های ورودی، فراموشی و خروجی در LSTM
• 4. تابع فعال‌سازی و نقش آن در LSTM
• 5. مدل‌سازی توالی با استفاده از LSTM
• 6. آموزش مدل‌های LSTM با استفاده از گرادیان کاهشی
• 7. پس‌انتشار خطا در شبکه‌های LSTM
• 8. تنظیم نرخ یادگیری و بهینه‌سازها در آموزش LSTM
• 9. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌های LSTM
• 10. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization) برای LSTM
• 11. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 12. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه (Attention)
• 13. تفاوت‌های کلیدی بین LSTM و ترنسفورمر
• 14. مبانی fine-tuning مدل‌های زبانی
• 15. ضرورت و کاربردهای fine-tuning
• 16. انواع روش‌های fine-tuning
• 17. fine-tuning با روش آموختن تمام پارامترها (Full Fine-tuning)
• 18. fine-tuning با روش انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 19. fine-tuning با روش تنظیم پارامترهای کم (Parameter-Efficient Fine-tuning - PEFT)
• 20. معرفی روش‌های PEFT
• 21. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای وظایف خاص
• 22. انتخاب مجموعه داده مناسب برای fine-tuning
• 23. پیش‌پردازش داده‌ها برای fine-tuning
• 24. برچسب‌گذاری داده‌ها برای وظایف نظارت‌شده
• 25. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 26. تنظیم ابرپارامترهای (Hyperparameters) fine-tuning
• 27. انتخاب نرخ یادگیری مناسب برای fine-tuning
• 28. اندازه دسته (Batch Size) و تأثیر آن بر fine-tuning
• 29. تعداد دوره‌های آموزش (Epochs) و مدیریت بیش‌برازش
• 30. استفاده از گیت‌های مختلف در fine-tuning
• 31. تنظیم دقیق معماری مدل برای وظایف خاص
• 32. تنظیم دقیق برای تولید متن خلاقانه
• 33. تنظیم دقیق برای خلاصه‌سازی متن
• 34. تنظیم دقیق برای پاسخ به سوالات
• 35. تنظیم دقیق برای ترجمه ماشینی
• 36. تنظیم دقیق برای تحلیل احساسات
• 37. تنظیم دقیق برای طبقه‌بندی متن
• 38. تنظیم دقیق برای تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 39. تنظیم دقیق برای تشخیص روابط
• 40. تنظیم دقیق برای تولید کد
• 41. تنظیم دقیق برای وظایف چندوجهی
• 42. تنظیم دقیق برای مدل‌های چندزبانه
• 43. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی fine-tuned
• 44. متریک‌های ارزیابی برای تولید متن
• 45. متریک‌های ارزیابی برای خلاصه‌سازی
• 46. متریک‌های ارزیابی برای پاسخ به سوالات
• 47. متریک‌های ارزیابی برای ترجمه ماشینی
• 48. متریک‌های ارزیابی برای تحلیل احساسات
• 49. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی متن
• 50. متریک‌های ارزیابی برای NER
• 51. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص روابط
• 52. متریک‌های ارزیابی برای تولید کد
• 53. متریک‌های ارزیابی برای وظایف چندوجهی
• 54. متریک‌های ارزیابی برای مدل‌های چندزبانه
• 55. مدیریت سوگیری (Bias) در مدل‌های زبانی fine-tuned
• 56. شناسایی و کاهش سوگیری‌های جنسیتی
• 57. شناسایی و کاهش سوگیری‌های نژادی
• 58. شناسایی و کاهش سوگیری‌های فرهنگی
• 59. شناسایی و کاهش سوگیری‌های سیاسی
• 60. روش‌های کاهش سوگیری در fine-tuning
• 61. تنظیم دقیق مدل برای لحن خاص (Tone)
• 62. تعریف و اندازه‌گیری لحن متن
• 63. تنظیم دقیق برای لحن رسمی
• 64. تنظیم دقیق برای لحن غیررسمی
• 65. تنظیم دقیق برای لحن شوخ‌طبعانه
• 66. تنظیم دقیق برای لحن جدی
• 67. تنظیم دقیق برای لحن متعاطف
• 68. تنظیم دقیق برای لحن ترغیب‌کننده
• 69. تنظیم دقیق برای لحن آموزنده
• 70. تنظیم دقیق برای لحن تخصصی
• 71. تنظیم دقیق برای لحن ادبی
• 72. تنظیم دقیق برای لحن خبری
• 73. تنظیم دقیق برای لحن محاوره‌ای
• 74. تنظیم دقیق برای لحن اداری
• 75. تنظیم دقیق برای لحن تجاری
• 76. تنظیم دقیق برای لحن خلاقانه
• 77. تنظیم دقیق برای لحن هنری
• 78. تنظیم دقیق برای لحن فنی
• 79. تنظیم دقیق برای لحن علمی
• 80. تنظیم دقیق برای لحن حقوقی
• 81. تنظیم دقیق برای لحن پزشکی
• 82. تنظیم دقیق برای لحن مذهبی (با رعایت چارچوب شرعی)
• 83. تنظیم دقیق برای لحن فلسفی
• 84. تنظیم دقیق برای لحن تاریخی
• 85. تنظیم دقیق برای لحن سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 86. تنظیم دقیق برای لحن اقتصادی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 87. تنظیم دقیق برای لحن اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 88. تکنیک‌های پیشرفته در fine-tuning
• 89. یادگیری تقویتی برای fine-tuning
• 90. fine-tuning با استفاده از یادگیری انتقالی تطبیقی
• 91. fine-tuning با استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 92. fine-tuning با استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 93. fine-tuning برای مدل‌های کوچک و کم‌توان
• 94. کاربرد fine-tuning در صنایع مختلف
• 95. fine-tuning در حوزه آموزش و پرورش
• 96. fine-tuning در حوزه سلامت و پزشکی
• 97. fine-tuning در حوزه حقوق و قضایی
• 98. fine-tuning در حوزه رسانه و تبلیغات
• 99. fine-tuning در حوزه خدمات مشتری
• 100. fine-tuning در حوزه توسعه نرم‌افزار